带有向量输入的 Dplyr 条件列 ifelse答案

【问题标题】：Dplyr conditional column ifelse with vector input带有向量输入的 Dplyr 条件列 ifelse
【发布时间】：2018-01-04 18:42:23
【问题描述】：

我正在尝试使用 dplyr 的新 NSE 语言方法来创建条件变异，使用向量输入。我遇到问题的地方是将列设置为等于自身，请参见下面的 mwe：

df <- data.frame("Name" = c(rep("A", 3), rep("B", 3), rep("C", 4)), 
                 "X" = runif(1:10), 
                 "Y" = runif(1:10)) %>% 
    tbl_df() %>% 
    mutate_if(is.factor, as.character)

ColToChange <- "Name"
ToChangeTo <- "Big"

现在，使用以下内容：

df %>% mutate( !!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, !!ColToChange))

将ColToChange 的值设置为Name，而不是恢复其原始值。因此，我试图使用上面的语法来实现这一点：

df %>% mutate( !!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, Name))

但不是Name，而是向量。

【问题讨论】：

fwiw，这在基础 R 中是微不足道的：df[df$X >= 0.5 & df$Y >= 0.5, ColToChange] <- ToChangeTo
@alistaire 与堆栈上的大多数问题一样，示例的简单性掩盖了更复杂的应用程序......
没关系；由于它的 NSE，复杂性仅存在于 dplyr 中，因此不能存在于基础 R 中。为已知变量编写 dplyr（即进行分析）由于其 NSE 而容易得多，但编程（即编写包）通常在基础 R 中更容易，因为它的 SE。

标签： r dplyr nse rlang

【解决方案1】：

您需要先使用rlang:sym 将ColToChange 评估为符号Name，然后将其评估为带有!! 的列：

library(rlang); library(dplyr);

df %>% mutate(!!ColToChange := ifelse(X >= 0.5 & Y >= 0.5, ToChangeTo, !!sym(ColToChange)))

# A tibble: 10 x 3
#    Name          X         Y
#   <chr>      <dbl>     <dbl>
# 1     A 0.05593119 0.3586310
# 2     A 0.70024660 0.4258297
# 3   Big 0.95444388 0.7152358
# 4     B 0.45809482 0.5256475
# 5   Big 0.71348123 0.5114379
# 6     B 0.80382633 0.2665391
# 7   Big 0.99618062 0.5788778
# 8   Big 0.76520307 0.6558515
# 9     C 0.63928001 0.1972674
#10     C 0.29963517 0.5855646

【讨论】：